解答：
② 畳み込み処理を利用した2種類のネットワークを競い合わせて学習することで,新しい画像の生成にも応用可能な手法である.
理由: DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）は、生成ネットワーク（Generator）と識別ネットワーク（Discriminator）という2つのネットワークを競い合わせて学習する手法です。生成ネットワークは新しい画像を生成し、識別ネットワークは生成された画像が本物か偽物かを判定します。この競争により、生成ネットワークは非常にリアルな画像を生成できるようになります。
その他の選択肢について：
- ① 物体の位置を特定するタスクと識別するタスクを同時に行うことで高速な処理を行う手法である：これはSSD（Single Shot MultiBox Detector）に関する説明です。
- ③ 層を飛び越えた結合を加えて深層になっても勾配が伝播しやすくなる工夫をしたモデルである：これはResNet（Residual Network）に関する説明です。
- ④ 畳み込み層とプーリング層を積層する他,異なるフィルタサイズの畳み込み処理を行うモジュールを用いる：これはInceptionモジュールに関する説明です。
